使用自动学习实现文本分类-华为云

AI开发平台MODELARTS-部署文本分类服务:部署上线

部署上线部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。在服务部署页面，选择部署上线使用的资源规格。 AI应用来源：默认为生成的AI应用。选择AI应用版本：自动匹配当前使用的AI应用版本，支持选择版本。资源池：默认公共资源池。分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。是否自动停止：启用该参数并设置时间后，服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数，在线服务将一直运行，同时一直收费，自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能，且默认值为“1小时后”。目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。完成资源配置后，单击“继续运行”，在弹框中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。

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AI开发平台MODELARTS-部署文本分类服务:服务测试

服务测试服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。图1 服务测试下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域的文本框中，输入需测试的文本。单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加数据并进行标注，重新进行模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。表1 预测结果中的参数说明参数说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。如果您启用了自动停止功能，服务将在指定时间后自动停止，不再产生费用。

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AI开发平台MODELARTS-创建文本分类项目:创建项目

创建项目登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。表1 参数说明参数说明 “名称” 项目的名称。名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。名称请以字母开头。名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。说明：只有北京四区域支持限时免费规格。如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。文本分类项目的工作流，将依次运行如下节点：数据标注：对您的数据进行标注情况确认。数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。服务部署：将生成的模型部署为在线服务。

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AI开发平台MODELARTS-创建文本分类项目:快速查找创建好的项目

快速查找创建好的项目在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择自动学习，进入自动学习总览页面。在自动学习列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如，名称、状态、项目类型、当前节点、标签等，过滤出相应的工作流。单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。图1 表格显示设置单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。

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AI开发平台MODELARTS-训练文本分类模型:操作步骤

操作步骤在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。图1 完成数据标注返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。图2 运行成功训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。图3 模型评估报告表1 评估结果参数说明参数说明 recall：召回率被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。

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